DeepSeek V3 vs. GPT-4o di OpenAI: Quale modello di intelligenza artificiale è migliore?

Tra i modelli linguistici di grandi dimensioni più utilizzati nella vita quotidiana e professionale c'è il modello GPT-4o di OpenAI. Questo modello è efficace in diversi ambiti, dalla generazione di contenuti alla ricerca, grazie alla sua accessibilità e alle sue elevate prestazioni. Sebbene il modello GPT-4o abbia le sue controparti, esse hanno piani tariffari simili. Tuttavia, il modello DeepSeek V3 è entrato nel mercato come un LLM che offre ai suoi utenti le stesse prestazioni del GPT-4o a prezzi molto più bassi. Se stai cercando un'alternativa più economica al GPT-4o e sei curioso di conoscere il modello DeepSeek V3, abbiamo pensato a te!

In questo articolo esamineremo il modello DeepSeek V3 e lo confronteremo con il modello GPT-4o.

Se sei pronto, iniziamo!

TL; DR

• Il modello DeepSeek V3 è un modello linguistico economico di grandi dimensioni con 671B parametri e 37B parametri attivati per ogni token.
• Il modello DeepSeek V3 utilizza tecnologie come Mixture of Experts (MoE) e Multi-Token Prediction (MTP) per generare risultati ad alte prestazioni e a basso costo per i suoi utenti.
• Puoi accedere al modello DeepSeek V3 dal suo sito web ufficiale o provare il modello DeepSeek V3 tramite TextCortex.
• Il modello DeepSeek V3 supera il modello GPT-4o nella maggior parte dei benchmark di linguaggio naturale e in tutti i benchmark di codifica e ragionamento matematico.
• Sebbene il modello DeepSeek V3 sia un modello open-source, i codici del modello GPT-4o non sono disponibili pubblicamente.
• Il modello DeepSeek V3 è un LLM alternativo che offre prestazioni superiori al modello GPT-4o a prezzi molto più bassi.
• Se stai cercando un metodo per integrare sia il modello DeepSeek V3 che il modello GPT-4o nella tua azienda, TextCortex è la soluzione giusta.

Che cos'è DeepSeek V3?

Il modello DeepSeek V3 è un modello linguistico di grandi dimensioni che utilizza il modello Mixture of Experts (MoE) con 671B parametri e attiva 37B parametri in ogni token, garantendo un'elevata efficienza a basso consumo energetico. Il modello DeepSeek V3 è stato addestrato con 14,8T token per fornire prestazioni elevate e generare risultati concisi consumando poca energia per gli utenti.

Caratteristiche di DeepSeek V3

Il modello DeepSeek V3 utilizza il metodo Multi Token Prediction (MTP) per comprendere le richieste degli utenti ed eseguire compiti complessi in modo conciso. La Multi Token Prediction (MTP) aumenta l'efficienza di addestramento del modello e gli permette di generare risultati in modo più rapido e accurato. Mentre i modelli MoE (Mixture of Experts) tradizionali si basano su un sistema che degrada le prestazioni, il modello DeepSeek V3 utilizza un MoE che raggiunge un equilibrio tra accuratezza e prestazioni con una strategia di regolazione dinamica.

Prezzi di DeepSeek V3

Il modello DeepSeek V3 risparmia energia grazie alla sua tecnologia MoE e alla Multi-Token Prediction (MTP) e offre servizi ai suoi utenti a prezzi inferiori. Il modello DeepSeek V3 fa pagare 0,07 dollari per 1 milione di token di input cache hit, 0,27 dollari per 1 milione di token di input cache miss e 1,10 dollari per 1 milione di token di output. Inoltre, grazie al periodo promozionale di DeepSeek, potrai utilizzare le API del modello DeepSeek V3 con uno sconto fino all'8 febbraio 2025.

Come accedere a DeepSeek V3?

Il modo più semplice per accedere al modello DeepSeek V3 è utilizzarlo come chatbot AI attraverso il sito web ufficiale di DeepSeek. Se vuoi accedere al modello DeepSeek V3 come API, puoi utilizzare il sito web di DeepSeek o Huggingface.

DeepSeek V3 vs. GPT-4o a confronto

DeepSeek V3 è un modello linguistico di grandi dimensioni sviluppato da imprenditori cinesi che offre prestazioni in grado di rivaleggiare con il modello GPT-4o di OpenAI, ma a un costo inferiore. Entrambi i modelli linguistici di grandi dimensioni hanno i loro vantaggi e svantaggi. Se ti stai chiedendo quali sono le differenze tra DeepSeek V3 e GPT-4o, ti abbiamo risposto!

Prestazioni e benchmark

Il modello DeepSeek V3 ha superato il modello GPT-4o nella maggior parte dei benchmark progettati per misurare le prestazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni. Nel benchmark MMLU, progettato per misurare le capacità di linguaggio naturale dei LLM, il modello DeepSeek V3 ha ottenuto un punteggio di 88,5, mentre il modello GPT-4o ha ottenuto 87,2.

Il modello DeepSeek V3 ha ottenuto punteggi più alti rispetto al modello GPT-4o in tutti i benchmark progettati per misurare le prestazioni di codifica, ragionamento e matematica dei LLM. Ad esempio, il modello DeepSeek V3 ha ottenuto un punteggio di 82,6 nel benchmark HumanEval, mentre il modello GPT-4o ha ottenuto un punteggio di 80,5. Un altro esempio è il benchmark Codeforces, progettato per misurare le prestazioni di codifica complessa dei LLM: il modello DeepSeek V3 ha ottenuto un punteggio di 51,6, mentre il modello GPT-4o ha ottenuto un punteggio di 23,6 nello stesso benchmark. Tutte queste statistiche dimostrano che il modello DeepSeek V3 ha prestazioni superiori rispetto al modello GPT-4o nei compiti che richiedono codifica, matematica e ragionamento.

Caratteristiche del modello

Per quanto riguarda le caratteristiche dei modelli DeepSeek V3 e GPT-4o, entrambi i modelli linguistici di grandi dimensioni offrono una finestra contestuale di input di 128K tokens. Tuttavia, il modello GPT-4o ha una capacità di output di 16,4K tokens, mentre il modello DeepSeek V3 può generare un massimo di 8K tokens alla volta. Tuttavia, il modello DeepSeek V3 è open-source, mentre il codice del modello GPT-4o non è disponibile per l'uso pubblico. L'API del modello GPT-4o è disponibile tramite OpenAI e il servizio Azure OpenAI, mentre il modello DeepSeek V3 è disponibile tramite DeepSeek e Huggingface. Il modello GPT-4o supporta input testuali e visivi, mentre il modello DeepSeek V3 supporta solo input testuali.

Confronto prezzi DeepSeek V3 vs GPT-4o

Per quanto riguarda i prezzi dei due modelli, possiamo dire che DeepSeek V3 è più economico del modello GPT-4o. Il modello GPT-4o costa 1,25 dollari per milione di token di input cache hit, 2,50 dollari per milione di token di input cache miss e 10 dollari per milione di token di output. D'altra parte, il modello DeepSeek V3 richiede 0,07 dollari per milione di token di input cache hit, 0,27 dollari per milione di token di input cache miss e 1,10 dollari per milione di token di output. Se confrontiamo i prezzi dei due modelli linguistici di grandi dimensioni, possiamo dire che il modello DeepSeek V3 è economico e performante.

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Domande frequenti

Quali sono le principali differenze tra GPT-4o e DeepSeek V3?

Il modello DeepSeek V3 offre prestazioni di codifica superiori rispetto al modello GPT-4o. Inoltre, il modello DeepSeek V3 è in grado di fornire servizi molto più economici ai suoi utenti perché utilizza un metodo più efficiente dal punto di vista energetico rispetto al modello GPT-4o in termini di architettura. Il modello DeepSeek V3 è quasi 10 volte più economico del modello GPT-4o.

DeepSeek V3 è effettivamente migliore di ChatGPT-4o?

Il modello DeepSeek V3 offre prestazioni superiori al modello ChatGPT-4o nei compiti tecnici che richiedono abilità di codifica, ragionamento e matematica. Inoltre, il modello DeepSeek V3 offre queste prestazioni a un prezzo molto più basso rispetto al modello GPT-4o; si tratta quindi di un'alternativa ad alte prestazioni e a basso costo. Se hai bisogno di utilizzare due modelli linguistici di grandi dimensioni nella tua attività, puoi iniziare a usare entrambi gli LLM integrando TextCortex nel tuo flusso di lavoro.

Quando sono stati rilasciati DeepSeek V3 e GPT-4o?

DeepSeek V3 è stato rilasciato il 27 dicembre 2024, mentre GPT-4o è stato rilasciato il 6 agosto 2024. In altre parole, il modello DeepSeek V3 è un modello più recente rilasciato con tecnologie più aggiornate. Questa differenza ha permesso al modello GPT-4o di essere adattato e utilizzato in diversi settori, mentre il modello DeepSeek V3 ha avuto l'opportunità di essere lanciato a un prezzo più basso con un metodo ad alta efficienza energetica.